Depression, anxiety and multiple sclerosis: Links with alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of our study was to assess the prevalence of depression and anxiety in a population of patients treated for multiple sclerosis (MS) and their link with alexithymia. Method 31 patients with MS according to McDonald's criteria, and followed in neurology department took part in the study. All patients were evaluated using a protocol to collect the epidemiological, clinical and evolution of the disease. We used versions of Arabized-Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to assess the mood state and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) for alexithymia. Results and comments Participants were divided on 18 women and 13 men with a mean age of 39 years. The prevalence of depression and anxiety were 42% and 52% respectively. The prevalence of alexithymia was 43%. The anxiety was correlated with the degree of disability and age of disease onset. Similarly, depression was more frequently observed in patients with higher EDSS, a long period of evolution. A positive correlation was found between alexithymia, depression and anxiety. Our study showed that half of all MS patients have mood disorders. However, depression is the most common and most disabling psychiatric disorder in MS. The place of anxiety should not be neglected because in case of comorbidity with depression, can be an aggravating factor. The frequency of alexitymia is high and appears to be positively correlated with depression and anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».